Innovation strategy in the US: top executives offer their views
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The USA is the world’s largest economy, but is it a leading innovation nation? As economies mature and slow in growth, innovation will prove to be a key driver in maintaining transient advantage. This article presents a pulse on innovation in the USA as F1000 C-suite executives weigh in on their organization’s innovation health. It also compares the US score with proxy benchmark measures in other countries, and provides operational and strategic considerations to advance innovation platforms in US organizations. Managers will gain insight into common hurdles faced by some of America’s most prominent companies, as well as how to improve innovation practices in their own organization. Design/methodology/approach – This current article reports on findings of innovation health in the USA based on responses from 1,127 F1000 executives (manager level and higher). F1000 executives report their innovation culture through completion of an innovation culture model survey developed by the authors. The F1000 is a listing created by Fortune magazine detailing the 1,000 largest companies in the USA based on revenues. This survey is considered one of the largest surveys on innovation culture in the USA to date. Findings – One of the leading questions that this survey set out to answer is the current measure of innovation orientation amongst America’s largest organizations. Our findings suggest that US business is just beginning to catch the wave of innovation. Other major findings include: innovation amongst the F1000 is average at best; innovation is random and incremental; innovation strategy is missing in most organizations; there is an executive/employee innovation perception gap; innovation governance is missing; employees can not be blamed for a lack of innovation; and companies that fail to innovate will struggle even more. Practical implications – There are a number of operational and strategic considerations presented to support the advancement of innovation in organizations. These include considerations around the leadership, resources, knowledge management and execution to strategically support innovation. Originality/value – This is an original contribution in that it uses a scientifically developed model to measure innovation culture. It is the largest survey of innovation to date amongst the US Fortune 1000, and the finding present considerations to advance the innovation agendas of organizations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».